进一步地，停车数据126可以包括从来自停车位的传感器数据得到和/或计算出来的数据，例如，指示停车位被占用的平均时间量的数据，例如，在一天的特定时间，停车位将被占用的可能性，例如，在一天的特定时间和/或一周的某天等。
[0026]用户装置150可以是包括处理器和存储器以及通信能力的各种计算装置的任何一个。例如，用户装置150可以是便携式计算机、台式计算机、智能电话等，其包括使用IEEE802.11、蓝牙、和/或蜂窝通信协议来无线通信的能力。进一步地，用户装置150可以使用这种通信能力来通过网络120通信并且直接地与车辆计算机105进行通信，例如，使用像蓝牙这样的车内通信机制。相应地，计算机105可以控制对通过连接至计算机105的HMI110访问的装置150上的一个或更多应用程序的访问。
[0027]程序
[0028]图2是用于车辆101停车管理的示例性程序200的示意图。程序200开始于框205，在框205中计算机105储存例如通过HMI 110接收到的用户参数115。
[0029]接下来，在框210，计算机105接收对于停车位的请求。例如，用户输入可以指示车辆101将正行驶至最终目的地，并且将会需要停车。
[0030]接下来，在框215，计算机105检索当前数据和/或时间。例如，导航系统111、和车辆101内的内置式收音机、用户装置150等，全部可以提供当前数据和/或时间。
[0031]接下来，在框220，计算机105获取行程参数116，例如通过HMI 110。
[0032]接下来，在框225，计算机105检索在特定的预期的最终目的地附近可能用于车辆101的停车位，基于用户参数115和行程参数116从停车数据126中识别潜在的停车位。例如，可以识别一组停车位ΡΓ..Ρη，其位于在预期的最终目的地的步行距离和步行时间内，并且其可以适应用户参数115中指定的付款方式和所需停车位设施。需要注意的是，在一些示例中，为了程序200，可以将多个停车位视为单个停车位，例如，为了程序200，在单个停车车库或停车场设施内的多个停车位可以被分组在一起，并且拥有如下描述的集合的、平均的历史数据等。
[0033]接下来，在框230，计算机105为每一个在框225中识别的停车位——例如停车位P1-Pn一一计算ETA。例如，计算机105可以获得到从导航系统111识别的每一个停车位的驾驶路线，包括经过这样的路线的时间，借此可以确定用于每一个停车位的ETA。
[0034]接下来，在框235，计算机105获取每一个被识别的停车位——例如停车位P^..Pn一一的停车数据126，指示当每一个停车位被占用时的历史记录。例如，停车数据126可以指示当预定的时间段内每一个停车位被占用时的时间，例如，上星期。
[0035]接下来，在框240，计算机105为每一个停车位，例如停车位P^..Pn，确定车辆101在行程参数116中所指定的最终目的地的ETA时该停车位将会空出的概率。这种概率确定总体使用关于框235描述的所获取的历史停车数据126来做出。
[0036]例如，停车位将要在依据车辆101的ETA所对应的特定时间被空出的概率或可能性可以通过访问前几天、前几周、前几月等用于在车辆101的ETA启动时的一段时间一一例如15分钟一一的历史停车数据126来确定。在该示例中，这一段时间是预计的ETA因交通延误而导致的可变性的估计，并且可以通过导航系统111来估计。可以从给定的数字N天以前的历史停车数据中观察，其显示在起始于ETA的15分钟时间段期间，停车位被占用几分钟，以及停车位没有被占用几分钟。通过该观察，可以计算停车位将要在ETA空出的概率，其可以通过这样计算:计算所有用于前N天停车位不被占用的分钟数的总和，并将该总和除以观察的天数(N)与在观察的时间段内可用的分钟数量的乘积，在本示例中为15分钟。概率的确定可以通过观察并且比较一周内匹配的天的停车数据来细化，以解释停车位占用模式的变化。先前的程序作为一示例被给出；许多变形和/或不同的程序都是有可能的。
[0037]接下来，在框245，对于每一个被识别的停车位，计算机105基于车辆101到达最终目的地的ETA为车辆101计算获取停车位的估计的等待时间。例如，可能的等待时间可以根据指定的时间段内停车位的平均等待时间来确定，例如在前一周的一天的指定时间。如前所述，停车位将会在与车辆101的ETA相对应的特定时间空出的概率或可能性可以通过访问来自前几天、前几周、前几月等的一段时间的历史停车数据126来确定，其中一段时间例如起始于车辆101的ETA的15分钟。该时间段是指定的ETA由于交通延误而导致的可变性的估计，并且可以是基于通过导航系统111的估计。继续时间段为15分钟的示例，对于时间段内每一个连续的一分钟间隔，例如，在15分钟时间段内的1分钟至15分钟，可以从给定数字N天前的历史停车数据中计算停车位被占用多少分钟以及停车位没有被占用多少分钟。由此，停车位将要在一分钟间隔空出的概率可以通过计算前N天停车位没有被占用的所有分钟数的总和，并用该总和除以天数N来计算。以这种方式，起始于ETA的1至15的每个一分钟时间间隔的停车位将要空出的概率被确定。将时间间隔1的停车位将要被空出的概率加上随后的时间间隔2，以此类推，直至停车位将要空出的概率达到或超过1，以此来找到估计的等待时间。出现这样所需的时间间隔的数量可以乘以每个时间间隔的持续时间，在本示例中为1分钟，其限定了几分钟内停车位将要空出的估计等待时间。程序可以通过观察并且比较一周内匹配的天的停车数据来细化，以解释停车位占用模式的变化。进一步地，变化的和不同的程序都是有可能的。
[0038]接下来，在框250，计算机105将每一个停车位——例如停车位Ρ^..Ρη——进行排列，该排列总体依据停车位将要在指定的ΕΤΑ空出的可能性来完成，如果停车位被占用则伴随可能的等待时间。例如，最有可能在ΕΤΑ不被占用，以及具有最短的等待时间的停车位可能被排在第一。各种权重可以被分配给停车位将要空出的可能性以及可能的等待时间，例如，停车位将要空出的可能性可以被给予较高的权重，例如75，以及给予较短的等待时间较低的权重，例如25，或根据需要可以分配其它权重。通常，较高的权重可以被分配至这种情况:其中在停车位P的给定的ETA与停车位P空出的高的可能性相关联，与停车位P将具有短的等待时间的高的可能性相结合。
[0039]接下来，在框225，计算机105，例如，从导航系统111获取排名最高的停车位的路线。路线总体包括排名最高的停车位的TEA。
[0040]接下来，在框260，车辆101以框255中识别的路线行进。
[0041]接下来，在框265，计算机105确定车辆101是否到达被识别的停车位和/或在预定的到达距离或时间内，例如，10英里、半公里、两分钟等。如果车辆101已经到达，则程序200结束。否则，程序200继续至框270。
[0042]在框270，计算机105从例如导航系统111获取在被识别的停车位的更新的ETA。计算机105还总体从服务器125获取更新的数据126。基于更新的ETA和/或更新的数据126，计算机105重新排列在框225中识别的停车位，例如停车位P^..Pn，例如，以上文参照框250描述的方式。
[0043]接下来，在框275，计算机105确定框270的重新排列是否导致新的最高排名的停车位被选择。如果没有，则程序200返回框270。如果选择了新的停车位，则程序200继续至框280。
[0044]在框280，计算机